Ergebnis & Mehrwert
Ergebnis & Mehrwert
Ermöglichung einer schnellen und zuverlässigen Netzpartitionierung unter Störungen, Reduzierung der Rechenzeiten sowie Unterstützung von Netzbetreibern bei der Entscheidungsfindung durch KI-gestützte, nach Priorität geordnete Lösungsvorschläge.
Teil-PM, Lastenheft, Testing der Software (zur Netzberechnung und dynamischen Simulation)
Wert/Auswirkung:
? Kunde: Netzverband, EU
? Dauer: 6 Monate
? Projektziel & Methodik
Konzeption und Entwicklung einer Python-basierten grafischen Benutzeroberfläche (GUI) zur Simulation und Analyse von Frequenzinstabilitäten im europäischen Verbundnetz. Die Anwendung ermöglicht die interaktive Modellierung komplexer Einspeise- und Lastszenarien, um das Netzverhalten bei potenziellen Netzauftrennungen zu untersuchen.
? Wert/Auswirkung
Die entwickelte Simulationsplattform versetzt die Ingenieurteams des Kunden in die Lage, proaktiv kritische Netzkonfigurationen zu identifizieren und die Auswirkungen verschiedener Störungsszenarien zu bewerten. Das Tool dient als entscheidende Unterstützung für die operative Planung und die Erhöhung der Stabilität des europäischen Stromnetzes.
Wert/Auswirkung
Die Lösung unterstützt den Kunden beim strategischen Übergang von einer reaktiven zu einer vorausschauenden Instandhaltung (Predictive Maintenance) und kann dazu beitragen, ungeplante Ausfallzeiten zu reduzieren, die Wartungsplanung zu optimieren und die präventive Risikosteuerung im gesamten Netzgebiet zu verbessern.
Anforderungsanalyse, Backend, Frontend Engineering, GUI-Entwicklung
Wert/Auswirkung:
Optimierung der Dateneffizienz im Backend, Verbesserung der Customer Journey durch fortgeschrittene Visualisierungen und Performance-Metriken (KPIs) sowie Unterstützung datenbasierter Entscheidungen.
Forschungsthema: auf Anfrage
2014 - 2016
Elektro- und Informationstechnik
M.Sc.
TU Dortmund
2009 - 2013
Elektro- und Informationstechnik
B.Sc.
TU Dortmund
ZERTIFIZIERUNGEN
Profil
Mit über neun Jahren Erfahrung als Projektmanager und Data Consultant realisiere ich End-to-End-Lösungen im Energie-, Industrie- und öffentlichen Sektor. Ich verbinde KI-Expertise, Datenmodellierung und Domänenwissen, um Netze zu optimieren, Prozesse effizienter zu gestalten und mittels Business Intelligence datengestützte strategische Entscheidungen zu ermöglichen.
KERNKOMPETENZEN
TECHNISCHE & METHODISCHE KOMPETENZEN
Projekt- & Produktmanagement
Energietechnik & Netzbetrieb
Qualitätssicherung & Testing
Data Governance, Security & Compliance
Datenanalyse
Business Intelligence
Machine Learning & Generative KI
Natural Language Processing (NLP) & Text Analytics
Cloud & Plattformen
Data Engineering
Programmierung & SDKs
Automation und DevOps & MLOps
Berufserfahrung
Q2/2023 ? Q1/2026
Rolle: Senior Data Consultant
Kunde: Accenture GmbH
2019 ? 2023
Rolle: Data Consultant
Kunde: umlaut energy GmbH
2016 - 2018
Rolle: Wissenschaftlicher Mitarbeiter - Arbeitsgebiet Datentechnik
Kunde: TU Dortmund
Ergebnis & Mehrwert
Ergebnis & Mehrwert
Ermöglichung einer schnellen und zuverlässigen Netzpartitionierung unter Störungen, Reduzierung der Rechenzeiten sowie Unterstützung von Netzbetreibern bei der Entscheidungsfindung durch KI-gestützte, nach Priorität geordnete Lösungsvorschläge.
Teil-PM, Lastenheft, Testing der Software (zur Netzberechnung und dynamischen Simulation)
Wert/Auswirkung:
? Kunde: Netzverband, EU
? Dauer: 6 Monate
? Projektziel & Methodik
Konzeption und Entwicklung einer Python-basierten grafischen Benutzeroberfläche (GUI) zur Simulation und Analyse von Frequenzinstabilitäten im europäischen Verbundnetz. Die Anwendung ermöglicht die interaktive Modellierung komplexer Einspeise- und Lastszenarien, um das Netzverhalten bei potenziellen Netzauftrennungen zu untersuchen.
? Wert/Auswirkung
Die entwickelte Simulationsplattform versetzt die Ingenieurteams des Kunden in die Lage, proaktiv kritische Netzkonfigurationen zu identifizieren und die Auswirkungen verschiedener Störungsszenarien zu bewerten. Das Tool dient als entscheidende Unterstützung für die operative Planung und die Erhöhung der Stabilität des europäischen Stromnetzes.
Wert/Auswirkung
Die Lösung unterstützt den Kunden beim strategischen Übergang von einer reaktiven zu einer vorausschauenden Instandhaltung (Predictive Maintenance) und kann dazu beitragen, ungeplante Ausfallzeiten zu reduzieren, die Wartungsplanung zu optimieren und die präventive Risikosteuerung im gesamten Netzgebiet zu verbessern.
Anforderungsanalyse, Backend, Frontend Engineering, GUI-Entwicklung
Wert/Auswirkung:
Optimierung der Dateneffizienz im Backend, Verbesserung der Customer Journey durch fortgeschrittene Visualisierungen und Performance-Metriken (KPIs) sowie Unterstützung datenbasierter Entscheidungen.
Forschungsthema: auf Anfrage
2014 - 2016
Elektro- und Informationstechnik
M.Sc.
TU Dortmund
2009 - 2013
Elektro- und Informationstechnik
B.Sc.
TU Dortmund
ZERTIFIZIERUNGEN
Profil
Mit über neun Jahren Erfahrung als Projektmanager und Data Consultant realisiere ich End-to-End-Lösungen im Energie-, Industrie- und öffentlichen Sektor. Ich verbinde KI-Expertise, Datenmodellierung und Domänenwissen, um Netze zu optimieren, Prozesse effizienter zu gestalten und mittels Business Intelligence datengestützte strategische Entscheidungen zu ermöglichen.
KERNKOMPETENZEN
TECHNISCHE & METHODISCHE KOMPETENZEN
Projekt- & Produktmanagement
Energietechnik & Netzbetrieb
Qualitätssicherung & Testing
Data Governance, Security & Compliance
Datenanalyse
Business Intelligence
Machine Learning & Generative KI
Natural Language Processing (NLP) & Text Analytics
Cloud & Plattformen
Data Engineering
Programmierung & SDKs
Automation und DevOps & MLOps
Berufserfahrung
Q2/2023 ? Q1/2026
Rolle: Senior Data Consultant
Kunde: Accenture GmbH
2019 ? 2023
Rolle: Data Consultant
Kunde: umlaut energy GmbH
2016 - 2018
Rolle: Wissenschaftlicher Mitarbeiter - Arbeitsgebiet Datentechnik
Kunde: TU Dortmund